IELTS Speaking Idioms: AI

18,446 views ・ 2024-05-16

English Speaking Success


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film. Przetłumaczone napisy są tłumaczone maszynowo.

00:00
(gentle upbeat music)
0
80
3167
(delikatna, optymistyczna muzyka)
00:06
Idioms, idioms.
1
6870
1800
Idiomy, idiomy. I
00:08
And I've got another song about idioms.
2
8670
3120
mam kolejną piosenkę o idiomach.
00:11
Here we go.
3
11790
1334
No to ruszamy.
00:13
♪ I want some idioms ♪
4
13124
1816
♪ Chcę trochę idiomów ♪
00:14
(gentle upbeat music)
5
14940
2221
(łagodna optymistyczna muzyka)
00:17
♪ And I want them now ♪
6
17161
1427
♪ I chcę ich teraz ♪
00:18
(gentle upbeat music)
7
18588
2801
(łagodna optymistyczna muzyka)
00:21
♪ I want some idioms ♪
8
21389
2008
♪ Chcę trochę idiomów ♪
00:23
(gentle upbeat music)
9
23397
833
(łagodna optymistyczna muzyka)
00:24
♪ But I don't know how, how to learn them ♪
10
24230
3189
♪ Ale nie wiem jak, jak się ich nauczyć ♪
00:27
♪ How to remember them ♪
11
27419
2131
♪ Jak aby je zapamiętać ♪
00:29
♪ All that I know and I really think so ♪
12
29550
4037
♪ Wszystko, co wiem i naprawdę tak myślę ♪
00:33
♪ Is that I want some idioms now ♪
13
33587
2564
♪ Czy chcę teraz trochę idiomów ♪
00:36
(gentle upbeat music)
14
36151
1326
(łagodna, optymistyczna muzyka)
00:37
♪ How to learn them ♪
15
37477
2012
♪ Jak się ich nauczyć ♪
00:39
♪ How to remember them ♪
16
39489
2025
♪ Jak je zapamiętać ♪
00:41
♪ All I know and I really think so ♪
17
41514
3803
♪ Wszystko, co wiem i naprawdę tak myślę ♪
00:45
♪ Is that I want ♪
18
45317
908
♪ Czy tego chcę ♪
00:46
- I love AI.
19
46225
958
- Kocham sztuczną inteligencję.
00:47
♪ Now ♪
20
47183
945
♪ Teraz ♪
00:48
(gentle upbeat music)
21
48128
2013
(łagodna, optymistyczna muzyka)
00:50
♪ How to learn them ♪
22
50141
1945
♪ Jak się ich nauczyć ♪
00:52
♪ How to remember them ♪
23
52086
2050
♪ Jak je zapamiętać ♪
00:54
♪ All I know ♪
24
54136
989
♪ Wszystko, co wiem ♪
00:55
♪ And I really think so ♪ ♪ I want some idioms now ♪
25
55125
2815
♪ I naprawdę tak myślę ♪ ♪ Chcę teraz trochę idiomów ♪
00:57
♪ Is that I want some idioms now ♪
26
57940
3092
♪ Czy chcę teraz trochę idiomów ♪
01:01
(gentle upbeat music)
27
61032
1718
(delikatnie optymistyczna muzyka)
01:02
♪ How to learn them ♪
28
62750
1573
♪ Jak się ich nauczyć ♪
01:04
(gentle upbeat music)
29
64323
1677
(łagodna optymistyczna muzyka)
01:06
- And it goes on and on and on, right?
30
66000
1860
- I to trwa i trwa, prawda?
01:07
It's idioms is indeed.
31
67860
1890
To rzeczywiście idiomy.
01:09
It's time for some idioms like this one over here.
32
69750
3575
Czas na kilka idiomów takich jak ten tutaj.
01:13
(Keith clears throat)
33
73325
1165
(Keith odchrząkuje)
01:14
But listen, let me switch around.
34
74490
1920
Ale posłuchaj, pozwól, że się zamienię.
01:16
I'm gonna show you some idioms
35
76410
2160
01:18
if I can find my right picture.
36
78570
3180
Jeśli znajdę odpowiednie zdjęcie, pokażę ci kilka idiomów.
01:21
Where are we? We're over here.
37
81750
2010
Gdzie jesteśmy? Jesteśmy tutaj.
01:23
I'm gonna show you a picture
38
83760
1770
Pokażę ci zdjęcie
01:25
and I'd like you to tell me what you think the idiom is
39
85530
4110
i chciałbym, żebyś powiedział mi, co według ciebie jest
01:29
connected to AI.
40
89640
3270
powiązane z sztuczną inteligencją.
01:32
Okay?
41
92910
833
Dobra?
01:33
Here's the first picture.
42
93743
1777
Oto pierwsze zdjęcie. Jak
01:35
What do you think the idiom is?
43
95520
2640
myślisz, jaki jest idiom?
01:38
So, as Lucia says,
44
98160
1747
Zatem, jak mówi Łucja:
01:39
"Idioms are phrases that convey a different message
45
99907
2813
„Idiomy to wyrażenia, które
01:42
despite their own literal meaning."
46
102720
2160
pomimo swojego dosłownego znaczenia przekazują inny komunikat”.
01:44
That's right. Very good, Lucia.
47
104880
1680
Zgadza się. Bardzo dobrze, Łucja.
01:46
Thank you for that.
48
106560
1290
Dziękuję za to.
01:47
That one.
49
107850
1110
Ten.
01:48
So let's see.
50
108960
1057
Zobaczmy więc.
01:50
"On cloud nine." Lovely idea.
51
110017
2783
"W siódmym niebie." Piękny pomysł.
01:52
Lovely.
52
112800
1387
Śliczny.
01:54
"Felt over the moon."
53
114187
1373
„Czułem się jak na księżycu”.
01:55
Not a bad one, not a bad one.
54
115560
2857
Nie zły, nie zły.
01:58
"AI pilot."
55
118417
2033
„Pilot AI”.
02:00
Almost.
56
120450
963
Prawie.
02:02
Ah, Dina, I think you are almost there.
57
122460
4053
Ach, Dina, myślę, że już prawie jesteś na miejscu.
02:07
"Spaceship."
58
127447
1613
"Statek kosmiczny."
02:09
But what's the idiom?
59
129060
1353
Ale jaki jest idiom?
02:11
Ernesto, very good, very good.
60
131940
2640
Ernesto, bardzo dobrze, bardzo dobrze.
02:14
I think you are there.
61
134580
1383
Myślę, że tam jesteś.
02:17
Uh-huh.
62
137850
1950
UH Huh.
02:19
Anybody else? Ege, Ege, Ege?
63
139800
2127
Ktoś inny? Ege, Ege, Ege?
02:22
Yeah, absolutely, yes.
64
142770
2310
Tak, absolutnie, tak.
02:25
It could be over the moon,
65
145080
1320
Może to być szczyt księżyca,
02:26
but actually it's not quite there.
66
146400
2520
ale tak naprawdę to nie do końca.
02:28
Not quite there.
67
148920
1087
Niezupełnie tam.
02:30
"I'm over the cloud." Hmm.
68
150007
2670
„Jestem ponad chmurą”. Hmm.
02:32
"Over the moon."
69
152677
1523
"Nad Księżycem."
02:34
Ah.
70
154200
1627
Ach.
02:35
"On cloud nine means very happy."
71
155827
1943
„W siódmym niebie oznacza bardzo szczęśliwy”.
02:37
You are right there, you are right.
72
157770
2163
Jesteś tam, masz rację.
02:41
Anything else?
73
161130
1380
Coś jeszcze?
02:42
Something connected with autopilot.
74
162510
2010
Coś związanego z autopilotem.
02:44
Yeah.
75
164520
960
Tak.
02:45
You're right.
76
165480
833
Masz rację.
02:46
So this one, right?
77
166313
2227
Więc ten, prawda?
02:48
This particular one is the following.
78
168540
2880
Ten konkretny jest następujący.
02:51
I can do it now. I can show you this one.
79
171420
1957
Mogę to zrobić teraz. Mogę ci pokazać ten.
02:53
"To be on autopilot
80
173377
1913
„Korzystanie z autopilota
02:55
means to use a system that operates automatically."
81
175290
3687
oznacza korzystanie z systemu, który działa automatycznie”.
03:00
Autopilot.
82
180150
1563
Autopilot.
03:02
Notice the stress?
83
182820
1500
Zauważasz stres?
03:04
Autopilot, autopilot, autopilot.
84
184320
3030
Autopilot, autopilot, autopilot.
03:07
Autopilot. To be on autopilot.
85
187350
2670
Autopilot. Być na autopilocie.
03:10
Stress should be there.
86
190020
1150
Stres powinien być.
03:15
"To use a system that operates automatically."
87
195997
3533
„Aby skorzystać z systemu, który działa automatycznie”.
03:19
I'm gonna try and help you with the stress.
88
199530
2640
Spróbuję pomóc ci pokonać stres.
03:22
For example,
89
202170
833
Na przykład:
03:23
"I use Google maps so whenever I travel,
90
203003
1957
„Korzystam z map Google, więc zawsze, gdy podróżuję,
03:24
my navigation is on autopilot."
91
204960
2427
nawigacja odbywa się na autopilocie”.
03:28
Okay.
92
208516
833
Dobra.
03:29
Sometimes when I'm driving, right?
93
209349
2331
Czasami, kiedy prowadzę, prawda?
03:31
I'm not thinking.
94
211680
1620
Nie myślę. Po
03:33
I'm just driving.
95
213300
1680
prostu prowadzę.
03:34
Listening to the music
96
214980
1200
Słucham muzyki
03:36
and then suddenly I've arrived.
97
216180
2610
i nagle jestem.
03:38
And I think, "How did I do that?"
98
218790
2640
I myślę: „Jak ja to zrobiłem?”
03:41
I was on autopilot, right?
99
221430
2760
Działałem na autopilocie, prawda?
03:44
I'm not thinking about it.
100
224190
1890
Nie myślę o tym.
03:46
I can do it on autopilot.
101
226080
1713
Mogę to zrobić na autopilocie.
03:49
Sometimes I can almost teach English on autopilot.
102
229800
4560
Czasami prawie mogę uczyć angielskiego na autopilocie.
03:54
I'm not thinking about it.
103
234360
1320
Nie myślę o tym.
03:55
It's just natural, it's automatic.
104
235680
2610
To po prostu naturalne, automatyczne.
03:58
Sometimes. (laughs)
105
238290
2070
Czasami. (śmiech)
04:00
Google maps whenever I travel,
106
240360
1680
Kiedykolwiek podróżuję, korzystam z map Google,
04:02
my navigation is on autopilot, right? (clears throat)
107
242040
3960
nawigacja działa na autopilocie, prawda? (odchrząkuje)
04:06
Okay, that's the first one.
108
246000
1953
OK, to pierwsze.
04:08
Let's have a look at the next one,
109
248820
2970
Przyjrzyjmy się następnemu, ale
04:11
which is not this one,
110
251790
1650
nie temu,
04:13
but number two.
111
253440
1200
ale numerowi dwamu.
04:14
What do you think?
112
254640
900
Co myślisz?
04:19
And I'm gonna put a bit of background music on.
113
259980
3134
I włączę trochę muzyki w tle.
04:23
♪ I want some idioms ♪
114
263114
1540
♪ Chcę trochę idiomów ♪
04:24
(gentle upbeat music)
115
264654
2456
(łagodna optymistyczna muzyka)
04:27
♪ And I want them now ♪
116
267110
1632
♪ I chcę je teraz ♪
04:28
(gentle upbeat music)
117
268742
2478
(łagodna optymistyczna muzyka)
04:31
♪ I want some idioms ♪
118
271220
2836
♪ Chcę trochę idiomów ♪
04:34
♪ But I don't know how, how to learn them ♪
119
274056
3309
♪ Ale nie wiem jak, jak się ich nauczyć ♪
04:37
♪ How to remember them ♪
120
277365
2134
♪ Jak je zapamiętać ♪
04:39
♪ All that I know and I really think so ♪
121
279499
3251
♪ Wszystko co wiem i naprawdę tak myślę ♪
04:42
- [Keith] What do you think this one is?
122
282750
1890
- [Keith] Jak myślisz, co to jest?
04:44
Look carefully at the name.
123
284640
3483
Przyjrzyj się uważnie nazwie.
04:49
♪ How to remember them ♪
124
289161
2529
♪ Jak je zapamiętać ♪
04:51
- [Keith] Ooh, nice.
125
291690
1269
- [Keith] Och, miło.
04:52
♪ Really think so ♪
126
292959
2243
♪ Naprawdę tak myślę ♪
04:55
♪ Is that I want some ♪
127
295202
1003
♪ Czy chcę trochę ♪
04:56
- [Keith] Interesting.
128
296205
942
- [Keith] Ciekawe.
04:57
♪ Now ♪
129
297147
1880
♪ Teraz ♪
04:59
- [Keith] It's a good expression.
130
299027
1156
- [Keith] To dobre określenie.
05:00
♪ How to learn them ♪
131
300183
1647
♪ Jak się ich nauczyć ♪
05:01
♪ How to remember ♪
132
301830
1141
♪ Jak zapamiętać ♪
05:02
- [Keith] Almost.
133
302971
1031
- [Keith] Prawie.
05:04
♪ All I know ♪
134
304002
1297
♪ Wszystko, co wiem ♪
05:05
- [Keith] Ooh, Dina.
135
305299
833
- [Keith] Och, Dina.
05:06
"Out of the box" like thinking out of the box.
136
306132
2478
„Out of the box” to myślenie nieszablonowe.
05:08
Nice idea.
137
308610
1157
Dobry pomysł.
05:09
♪ Now ♪
138
309767
1183
♪ Teraz ♪
05:10
- Yuwei, you are on form today.
139
310950
2700
- Yuwei, jesteś dzisiaj w formie.
05:13
You're on a roll.
140
313650
1022
Jesteś na fali.
05:14
(gentle upbeat music)
141
314672
1768
(łagodna, optymistyczna muzyka)
05:16
Ernesto as well, guys, you are fantastic.
142
316440
2429
Ernesto też, chłopaki, jesteście fantastyczni.
05:18
(gentle upbeat music)
143
318869
2731
(łagodna, optymistyczna muzyka)
05:21
ANRN as well is talking about Pandora's magic.
144
321600
2760
ANRN również mówi o magii Pandory.
05:24
Think out of the box is a very good expression,
145
324360
3090
Myśl nieszablonowo to bardzo dobre określenie,
05:27
but a different one here.
146
327450
1563
ale tutaj jest inne.
05:31
Ah, Zlatiborka, you're actually getting it.
147
331470
3600
Ach, Zlatiborka, faktycznie to rozumiesz.
05:35
Yeah, you're there, you're there.
148
335070
1470
Tak, jesteś tam, jesteś tam.
05:36
Luis as well. Absolutely, yes.
149
336540
2853
Luisa również. Absolutnie tak.
05:41
"Pandora was opened."
150
341047
1433
„Pandora została otwarta”.
05:42
Almost, almost. Yeah.
151
342480
2520
Prawie, prawie. Tak.
05:45
You're very, very close.
152
345000
1110
Jesteś bardzo, bardzo blisko.
05:46
I think you've...
153
346110
930
Myślę, że...
05:47
Most of you, some of you have got it spot on.
154
347040
2430
Większość z was, niektórzy z was, doskonale to rozumieją.
05:49
So the expression is,
155
349470
1770
Wyrażenie jest takie, że
05:51
if I just bring me back in,
156
351240
1683
jeśli po prostu przyprowadzę mnie z powrotem, to
05:54
is to open Pandora's box.
157
354240
3123
otworzę puszkę Pandory.
05:58
You can say, "To open a Pandora's box."
158
358650
2640
Możesz powiedzieć: „Otworzyć puszkę Pandory”.
06:01
Sometimes we have a, sometimes we don't.
159
361290
2343
Czasem mamy, czasem nie.
06:04
And it means "To create a lot of unexpected problems."
160
364860
4020
A to oznacza: „Stworzyć wiele nieoczekiwanych problemów”.
06:08
It's nothing to do with opening a box,
161
368880
2220
Nie ma to nic wspólnego z otwieraniem pudełka,
06:11
but the idea is that you open a box
162
371100
2340
ale pomysł jest taki, że otwierasz pudełko
06:13
and all of these spirits come out
163
373440
2580
i wychodzą wszystkie duchy
06:16
and problems come out that you did not expect.
164
376020
3840
i pojawiają się problemy, których się nie spodziewałeś.
06:19
Unexpected, right?
165
379860
1443
Niespodziewane, prawda?
06:22
For example, "I'm unsure about using AI in healthcare.
166
382980
5000
Na przykład: „Nie jestem pewien, czy zastosować sztuczną inteligencję w opiece zdrowotnej.
06:29
I think it's opening a Pandora's box
167
389550
4110
Myślę, że otwiera to puszkę Pandory
06:33
and will lead to ethical problems we're not ready for."
168
393660
4047
i doprowadzi do problemów etycznych, na które nie jesteśmy gotowi”.
06:38
Okay.
169
398610
1080
Dobra.
06:39
So I think it's gonna create unexpected problems.
170
399690
3603
Myślę więc, że spowoduje to nieoczekiwane problemy.
06:44
And this is very common, I think, in many areas of AI.
171
404400
4140
Myślę, że jest to bardzo powszechne w wielu obszarach sztucznej inteligencji.
06:48
On the news this morning I was listening to about the big...
172
408540
3953
Dziś rano słuchałem w wiadomościach o wielkim...
06:55
Not the problem, but the worry politicians have.
173
415590
3330
Nie o problemie, ale o zmartwieniu polityków.
06:58
In the UK, we've got the elections coming
174
418920
3420
W Wielkiej Brytanii zbliżają się wybory,
07:02
and in the US the elections this year,
175
422340
2610
a w USA wybory w tym roku, co wiąże się z
07:04
a big worry about AI creating deep fakes,
176
424950
4500
dużym niepokojem, że sztuczna inteligencja tworzy głębokie podróbki,
07:09
fake videos that influence the voter
177
429450
3420
fałszywe filmy, które wpływają na wyborcę
07:12
and we get the wrong result or a different result.
178
432870
4293
i otrzymujemy zły lub inny wynik.
07:18
So people think, "Yeah, AI good.
179
438270
3360
Dlatego ludzie myślą: „Tak, sztuczna inteligencja jest dobra.
07:21
But it's opening a Pandora's box."
180
441630
3510
Ale otwiera puszkę Pandory”.
07:25
Because all of these unexpected problems
181
445140
2250
Ponieważ pojawią się wszystkie te nieoczekiwane problemy
07:27
are going to appear.
182
447390
1530
.
07:28
Very, very true.
183
448920
1170
Bardzo, bardzo prawdziwe.
07:30
Even if we get regulation.
184
450090
2190
Nawet jeśli dostaniemy regulacje.
07:32
So it's a good expression, right?
185
452280
2070
Więc to dobre określenie, prawda?
07:34
To open a Pandora's box.
186
454350
2703
Aby otworzyć puszkę Pandory.
07:41
Good.
187
461400
1110
Dobry.
07:42
So it's more negative.
188
462510
1650
Więc jest bardziej negatywnie.
07:44
Yes, Kristen, yes.
189
464160
2610
Tak, Kristen, tak.
07:46
Yeah, I think it's negative 'cause...
190
466770
1413
Tak, myślę, że to jest negatywne, ponieważ...
07:48
Yeah, Abdula, you were saying that it's a happy event.
191
468183
3537
Tak, Abdula, mówiłeś, że to szczęśliwe wydarzenie.
07:51
Not really.
192
471720
1590
Nie bardzo.
07:53
I think Pandora's box is a very...
193
473310
2250
Myślę, że puszka Pandory jest bardzo...
07:55
It's more negative where people are worried.
194
475560
3180
Jest bardziej negatywna, gdy ludzie się martwią.
07:58
So very often we say, "Don't do that
195
478740
2520
Bardzo często mówimy: „Nie rób tego,
08:01
because you'll open a Pandora's box." Right?
196
481260
2280
bo otworzysz puszkę Pandory”. Prawidłowy?
08:03
It can lead to a negative consequence.
197
483540
2403
Może to prowadzić do negatywnych konsekwencji.
08:08
Excellent. Good.
198
488730
993
Doskonały. Dobry.
08:10
Christian, hello.
199
490740
990
Krystian, witaj. Ja
08:11
Happy to see you again as well.
200
491730
1620
również się cieszę, że cię znowu widzę.
08:13
Hi. Yes. (chuckles)
201
493350
3333
Cześć. Tak. (chichocze)
08:20
(Keith laughing)
202
500713
1067
(Keith się śmieje)
08:21
Salman, I like your comment. That's nice.
203
501780
2163
Salman, podoba mi się twój komentarz. To miłe. Co
08:27
And FinOsin says, interestingly,
204
507630
2017
ciekawe, FinOsin mówi:
08:29
"In fact, lots of graduate programs
205
509647
2453
„Właściwie na wielu programach dla absolwentów
08:32
they teach about using the combination
206
512100
2370
uczą o wykorzystywaniu kombinacji
08:34
between data and AI to improve the health system."
207
514470
3150
danych i sztucznej inteligencji w celu ulepszenia systemu opieki zdrowotnej”.
08:37
Interesting. Great.
208
517620
1530
Ciekawy. Świetnie.
08:39
Excellent. Thank you for sharing.
209
519150
1440
Doskonały. Dziękuję za podzielenie się.
08:40
That's lovely.
210
520590
1200
To cudowne.
08:41
Okay.
211
521790
1230
Dobra.
08:43
We're going to go onto...
212
523020
1470
Idziemy dalej...
08:44
I'm looking for number, I've lost it.
213
524490
1890
Szukam numeru, zgubiłem.
08:46
We're on idioms, right?
214
526380
960
Jesteśmy na idiomach, prawda?
08:47
But where is the next one?
215
527340
1890
Ale gdzie jest następny?
08:49
Number three.
216
529230
1530
Numer trzy.
08:50
Here, idiom number three.
217
530760
1140
Tutaj idiom numer trzy.
08:51
Here we go.
218
531900
833
No to ruszamy.
08:54
What's this one?
219
534750
1353
Co to jest?
08:59
(gentle piano music)
220
539887
1643
(delikatna muzyka fortepianowa)
09:01
Pablo says the vocabulary is mind blowing.
221
541530
2340
Pablo twierdzi, że słownictwo poraża.
09:03
Great, good.
222
543870
887
Wspaniale dobrze.
09:04
(gentle piano music)
223
544757
1250
(łagodna muzyka fortepianowa)
09:06
"To leg it." Dhoni, that's amazing.
224
546007
2843
„To leg it”. Dhoni, to niesamowite.
09:08
I love that expression.
225
548850
1140
Uwielbiam to wyrażenie.
09:09
To leg it, to run away.
226
549990
1789
Udać się, uciec.
09:11
(gentle piano music)
227
551779
2261
(łagodna muzyka fortepianowa)
09:14
Not quite.
228
554040
976
Niezupełnie.
09:15
(gentle piano music)
229
555016
1454
(delikatna muzyka fortepianowa)
09:16
Lovely idea, ERFAN.
230
556470
1844
Świetny pomysł, ERFAN.
09:18
(gentle piano music)
231
558314
1703
(łagodna muzyka fortepianowa)
09:20
Krithika, good idea.
232
560017
1793
Krithika, dobry pomysł.
09:21
(gentle piano music)
233
561810
3637
(łagodna muzyka fortepianowa)
09:25
"Last straw." Maybe?
234
565447
3282
„Ostatnia słoma”. Może?
09:28
(gentle piano music)
235
568729
950
(łagodna muzyka fortepianowa)
09:29
(Keith vocalizing)
236
569679
2917
(Keith wokalizuje)
09:34
It's all downhill now. Good.
237
574080
1710
Teraz jest z górki. Dobry.
09:35
That's a good one, actually. Yes.
238
575790
2131
Właściwie to dobre. Tak.
09:37
(gentle piano music)
239
577921
3599
(łagodna muzyka fortepianowa)
09:41
Alex, you're almost there.
240
581520
1885
Alex, już prawie jesteś.
09:43
(gentle piano music)
241
583405
3155
(łagodna muzyka fortepianowa)
09:46
DW, very, very good.
242
586560
2148
DW, bardzo, bardzo dobrze.
09:48
(gentle piano music)
243
588708
3083
(łagodna muzyka fortepianowa)
09:54
Yeah.
244
594801
833
Tak.
09:55
Ernesto and Zlatiborka are on the ball today.
245
595634
3076
Ernesto i Zlatiborka są dziś przy piłce.
09:58
As is Hiyan Let.
246
598710
1714
Podobnie jak Hiyan Let.
10:00
(gentle piano music)
247
600424
2786
(łagodna muzyka fortepianowa)
10:03
Yeah. Excellent, excellent.
248
603210
1740
Tak. Znakomicie, doskonale.
10:04
You're all very, very, very, very, very close, okay?
249
604950
2640
Jesteście bardzo, bardzo, bardzo, bardzo, bardzo blisko, ok?
10:07
Whoa, (laughs) come down.
250
607590
2973
Ojej, (śmiech) zejdź na dół.
10:12
Very, very, very close.
251
612300
1260
Bardzo, bardzo, bardzo blisko.
10:13
So this one is,
252
613560
2193
Więc to jest
10:17
slippery slope.
253
617640
2130
śliskie zbocze.
10:19
Let me show you.
254
619770
833
Pokażę ci.
10:21
A slippery slope.
255
621630
1353
Śliskie zbocze.
10:23
A slippery slope is "A bad situation that will get worse."
256
623910
5000
Śliska sytuacja to „Zła sytuacja, która będzie się pogarszać”.
10:29
Right?
257
629880
833
Prawidłowy?
10:30
You can imagine you're starting to slide.
258
630713
3397
Możesz sobie wyobrazić, że zaczynasz się ślizgać.
10:34
Whoa, that's bad,
259
634110
1320
Oj, jest źle,
10:35
but it's gonna get worse
260
635430
833
ale będzie jeszcze gorzej,
10:36
'cause you're going down and down and down
261
636263
1627
bo będziesz schodził w dół i w dół, w dół
10:37
and down. (imitating explosion sound)
262
637890
990
i w dół. (naśladując dźwięk eksplozji)
10:38
Until you explode.
263
638880
1440
Dopóki nie eksplodujesz.
10:40
So a slippery slope is idiomatic
264
640320
3240
Zatem śliska sytuacja jest idiomatyczna
10:43
and it just means a bad situation that will get worse.
265
643560
2970
i oznacza po prostu złą sytuację, która będzie się pogarszać.
10:46
For example,
266
646530
1117
Na przykład
10:47
"Relying on AI for hiring decisions..."
267
647647
5000
„Poleganie na sztucznej inteligencji przy podejmowaniu decyzji o zatrudnieniu…”
10:52
Well let's call it hiring new recruits, bit easier.
268
652710
3963
Cóż, nazwijmy to zatrudnianiem nowych rekrutów, trochę łatwiej.
10:58
"Is a slippery slope that could lead to more people
269
658177
3713
„To równia pochyła, która może prowadzić do dyskryminacji większej liczby osób
11:01
being discriminated against."
270
661890
2097
”.
11:05
Okay?
271
665130
1590
Dobra? Jest
11:06
So it is a slippery slope.
272
666720
1680
to zatem śliskie zbocze.
11:08
It's a bad situation that will get worse
273
668400
2640
To zła sytuacja, która będzie się pogłębiać,
11:11
because more people can be discriminated against.
274
671040
4650
ponieważ dyskryminowanych może być coraz więcej osób . Nie
11:15
Now, I don't know if you know this,
275
675690
2283
wiem, czy o tym wiecie,
11:19
I'm sure most of you do,
276
679110
1350
jestem pewien, że większość z Was tak,
11:20
but AI is based on language models.
277
680460
5000
ale sztuczna inteligencja opiera się na modelach językowych.
11:26
And so some companies use AI to filter candidates
278
686130
4167
Dlatego niektóre firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do filtrowania kandydatów,
11:31
who want to join their company.
279
691650
2220
którzy chcą dołączyć do ich firmy.
11:33
But of course, if AI is trained on a language model
280
693870
4110
Ale oczywiście, jeśli sztuczna inteligencja zostanie przeszkolona w oparciu o model językowy,
11:37
that is biased or that discriminates against people,
281
697980
4620
który jest stronniczy lub dyskryminuje ludzi,
11:42
then the results will be discriminating against people.
282
702600
2973
wówczas rezultaty będą dyskryminujące ludzi.
11:46
And so there's a big controversy,
283
706470
2370
Dlatego istnieją duże kontrowersje i
11:48
a big worry,
284
708840
1650
duże obawy,
11:50
that using AI for recruitment
285
710490
4020
że wykorzystywanie sztucznej inteligencji do rekrutacji
11:54
will discriminate against people.
286
714510
2310
będzie dyskryminacją ludzi.
11:56
In fact, AI in any role might discriminate against people,
287
716820
5000
W rzeczywistości sztuczna inteligencja w dowolnej roli może dyskryminować ludzi,
12:02
especially minority groups.
288
722400
2490
zwłaszcza grupy mniejszościowe.
12:04
And that's a slippery slope.
289
724890
1620
A to śliskie zbocze.
12:06
'Cause you start going down,
290
726510
1530
Bo zaczynasz się pogarszać, jest coraz
12:08
it gets worse, it gets worse, it gets worse,
291
728040
1560
gorzej, coraz gorzej, coraz gorzej,
12:09
and the problem will just keep on getting worse.
292
729600
2460
a problem będzie się pogłębiał.
12:12
So this expression, a slippery slope,
293
732060
2100
Więc to wyrażenie, śliskie zbocze,
12:14
it's a nice one that we can use for this context, right?
294
734160
3843
jest ładne, którego możemy użyć w tym kontekście, prawda?
12:19
(indistinct) Thank you.
295
739634
916
(niewyraźnie) Dziękuję.
12:20
Saima Jahan, "Relying on AI for writing a scientific paper
296
740550
4740
Saima Jahan: „Poleganie na sztucznej inteligencji przy pisaniu artykułu naukowego
12:25
is a slippery slope."
297
745290
1257
to ryzykowne podejście”.
12:27
Also, relying on AI to create IELTS answers
298
747390
5000
Ponadto poleganie na sztucznej inteligencji przy tworzeniu odpowiedzi na egzamin IELTS
12:33
is a slippery slope.
299
753870
1350
to ryzykowne podejście.
12:35
I think it can be good,
300
755220
1740
Myślę, że to może być dobre,
12:36
but to rely too much is a slippery slope.
301
756960
4203
ale zbytnie poleganie na tym jest śliskie.
12:42
What's discrimination?
302
762570
1200
Co to jest dyskryminacja?
12:43
Discriminate is to do something in favor
303
763770
4650
Dyskryminacja oznacza zrobienie czegoś na korzyść
12:48
or against a group of people.
304
768420
2763
lub przeciwko grupie ludzi.
12:53
To discriminate against
305
773070
1440
Dyskryminacja
12:54
is to do something either in favor of some people
306
774510
3810
oznacza zrobienie czegoś na korzyść niektórych osób
12:58
or against a group of people.
307
778320
2040
lub przeciwko grupie osób.
13:00
Yeah.
308
780360
833
Tak.
13:03
Okay.
309
783060
833
Dobra.
13:05
(laughs) It's my first time joining
310
785201
2389
(śmiech) Dołączam po raz pierwszy
13:07
and my mind just feels like gotten awakened. (laughs)
311
787590
3450
i mam wrażenie, że mój umysł się przebudził. (śmiech)
13:11
You've just woken up.
312
791040
840
13:11
Good, good.
313
791880
1053
Właśnie się obudziłeś.
Dobrze dobrze.
13:15
Here's another one from Salman,
314
795270
1507
Oto kolejny tekst Salmana:
13:16
"Using AI-driven decision..."
315
796777
2393
„Korzystanie z decyzji opartych na sztucznej inteligencji…”
13:19
Oh, beautiful English.
316
799170
2677
Och, piękny angielski.
13:21
"Using AI-driven decision in laws and judgments
317
801847
3653
„Wykorzystywanie decyzji opartych na sztucznej inteligencji w prawie i orzeczeniach
13:25
might be a slippery slope."
318
805500
1950
może być śliskie pochylenie”.
13:27
Oh, Salman Abrar, your English is beautiful
319
807450
3120
Och, Salmanie Abrarze, twój angielski jest piękny,
13:30
and the idea is phenomenal.
320
810570
2820
a pomysł fenomenalny.
13:33
Fantastic.
321
813390
1620
Fantastyczny.
13:35
Like it very, very much. Lovely one to share.
322
815010
2190
Bardzo, bardzo mi się podoba. Cudowny, którym warto się podzielić.
13:37
Okay.
323
817200
1050
Dobra.
13:38
Excellent.
324
818250
833
Doskonały.
13:39
Number four, idiom number four.
325
819083
2827
Numer cztery, idiom numer cztery.
13:41
Let's move on.
326
821910
833
Przejdźmy dalej.
13:42
We've had...
327
822743
1177
Mieliśmy...
13:43
Where are we?
328
823920
1290
Gdzie jesteśmy?
13:45
Here's number four.
329
825210
1350
Oto numer cztery. Po
13:46
I'm just gonna take that off for a moment.
330
826560
2093
prostu to zdejmę na chwilę.
13:49
Right.
331
829770
833
Prawidłowy.
13:50
Now, I think a lot of you know this one.
332
830603
2440
Myślę, że wielu z Was zna tę opcję.
13:54
Looking at the comments earlier on,
333
834390
2070
Patrząc na wcześniejsze komentarze,
13:56
I think a lot of you know this.
334
836460
1470
myślę, że wielu z Was to wie.
13:57
Let me know. Let's see your comments, what you think.
335
837930
3363
Daj mi znać. Zobaczmy Twoje komentarze, co myślisz.
14:01
(gentle piano music)
336
841293
3083
(łagodna muzyka fortepianowa)
14:05
Hmm.
337
845772
833
Hmm.
14:06
(gentle piano music)
338
846605
3083
(łagodna muzyka fortepianowa)
14:15
Eshan, yeah, very good comment.
339
855387
1983
Eshan, tak, bardzo dobry komentarz.
14:17
Absolutely.
340
857370
862
Absolutnie.
14:18
(gentle piano music)
341
858232
3083
(delikatna muzyka fortepianowa)
14:24
It's a nice idiom, jump on the bandwagon.
342
864141
2768
To niezły idiom, wskocz na modę.
14:26
(gentle piano music)
343
866909
3083
(łagodna muzyka fortepianowa)
14:31
Mohamed Shamo Hamedee, lovely comment. Thank you.
344
871350
4380
Mohamed Shamo Hamedee, piękny komentarz. Dziękuję.
14:35
(gentle piano music)
345
875730
2700
(łagodna muzyka fortepianowa)
14:38
Rue, you're almost there.
346
878430
2310
Rue, już prawie jesteś na miejscu.
14:40
Almost.
347
880740
884
Prawie.
14:41
(gentle piano music)
348
881624
1066
(delikatna muzyka fortepianowa)
14:42
Elvira, spot on.
349
882690
1880
Elvira, na miejscu.
14:44
(gentle piano music)
350
884570
1270
(łagodna muzyka fortepianowa)
14:45
Well done, Julia. Nice to see you.
351
885840
2237
Dobra robota, Julia. Miło cię widzieć.
14:48
(gentle piano music)
352
888077
3613
(łagodna muzyka fortepianowa)
14:51
Alex, this is a really good one.
353
891690
1770
Alex, to jest naprawdę dobre.
14:53
Hold your horses is another expression.
354
893460
2520
Trzymaj konie to inne wyrażenie.
14:55
Actually, it's not the same one, but it's a different idiom.
355
895980
3660
Właściwie to nie to samo , ale inny idiom.
14:59
Yes.
356
899640
833
Tak.
15:00
(gentle piano music)
357
900473
1777
(delikatna muzyka fortepianowa)
15:02
Alberto's got the same here.
358
902250
1804
Alberto ma tutaj to samo.
15:04
(gentle piano music)
359
904054
966
(łagodna muzyka fortepianowa)
15:05
(Keith laughing)
360
905020
1250
(Keith się śmieje)
15:06
Nelson, "To put the cart before the horse." Yes.
361
906270
2797
Nelson, „Aby postawić wóz przed koniem”. Tak.
15:09
"Don't put your cart before the horses."
362
909067
2393
„Nie stawiaj wozu przed końmi”.
15:11
Horses or horse?
363
911460
1407
Konie czy koń?
15:12
(gentle piano music)
364
912867
3083
(łagodna muzyka fortepianowa)
15:18
Yeah.
365
918279
833
Tak.
15:19
(gentle piano music)
366
919112
898
(łagodna muzyka fortepianowa)
15:20
Sourav, very, very good. Excellent.
367
920010
2103
Sourav, bardzo, bardzo dobrze. Doskonały.
15:22
(gentle piano music)
368
922113
3777
(łagodna muzyka fortepianowa)
15:25
Excellent. Very, very nice.
369
925890
1170
Znakomicie. Bardzo bardzo dobrze.
15:27
Good.
370
927060
833
15:27
So let me bring this one back in
371
927893
3037
Dobry.
Pozwólcie więc, że przyniosę to z powrotem,
15:30
because you're absolutely right
372
930930
1680
ponieważ macie całkowitą rację, że
15:32
to put the cart before the horse
373
932610
2760
stawianie wozu przed koniem
15:35
which means to do things in the wrong order.
374
935370
4263
oznacza robienie rzeczy w niewłaściwej kolejności.
15:41
For example, "I think using AI-driven..."
375
941010
4140
Na przykład: „Myślę, że wykorzystując sztuczną inteligencję…”
15:45
Nice, right?
376
945150
1087
Ładne, prawda?
15:46
"Using AI-driven teaching assistants
377
946237
3323
„Korzystanie z asystentów nauczania opartych na sztucznej inteligencji,
15:49
before we understand their impact on learning is a mistake.
378
949560
5000
zanim zrozumiemy ich wpływ na uczenie się, jest błędem.
15:55
It's putting the cart before the horse."
379
955440
2127
To stawianie wozu przed koniem”.
15:59
I think using AI-driven teaching assistance is a mistake.
380
959010
4657
Uważam, że korzystanie z pomocy dydaktycznej opartej na sztucznej inteligencji jest błędem.
16:05
Well, before we understand their impact
381
965910
1950
Cóż, zanim zrozumiemy, ich wpływ
16:07
on learning is a mistake.
382
967860
1620
na naukę jest błędem.
16:09
It's putting the cart before the horse,
383
969480
2610
To stawianie wozu przed koniem, co
16:12
meaning that we should understand their impact
384
972090
4770
oznacza, że ​​powinniśmy najpierw zrozumieć ich wpływ
16:16
on learning first,
385
976860
2580
na uczenie się,
16:19
and then use AI-driven teaching assistants.
386
979440
4023
a następnie skorzystać z asystentów nauczania opartych na sztucznej inteligencji.
16:24
If we use them first
387
984450
1830
Jeśli najpierw je zastosujemy,
16:26
and then later discover their impact,
388
986280
3600
a później odkryjemy ich wpływ,
16:29
it's too late.
389
989880
840
będzie już za późno. To
16:30
It's putting the cart before the horse.
390
990720
2700
stawianie wozu przed koniem.
16:33
So very often with AI,
391
993420
2010
Bardzo często w przypadku sztucznej inteligencji
16:35
there are things that we are doing in the wrong order,
392
995430
4140
są rzeczy, które robimy w niewłaściwej kolejności,
16:39
right?
393
999570
833
prawda?
16:41
Letting everybody use AI
394
1001670
2100
Pozwolenie każdemu na korzystanie ze sztucznej inteligencji
16:43
before having rules and regulation
395
1003770
3990
przed wprowadzeniem zasad i przepisów
16:47
is putting the cart before the horse.
396
1007760
2130
to stawianie wozu przed koniem.
16:49
We should have the rules first and then everybody using AI.
397
1009890
3663
Najpierw powinniśmy mieć zasady, a dopiero potem wszyscy korzystający ze sztucznej inteligencji.
16:54
So I'm just gonna add here
398
1014390
3180
Dodam więc tutaj
16:57
the expression that a few of you said,
399
1017570
1900
wyrażenie, które niektórzy z was mówili:
17:00
hold your horses,
400
1020450
1350
wstrzymajcie konie,
17:01
which is an interesting one,
401
1021800
1170
co jest interesujące i
17:02
which just means wait.
402
1022970
1473
oznacza po prostu czekanie.
17:06
It is also a...
403
1026300
2490
To także...
17:08
It's an idiom.
404
1028790
833
To idiom.
17:10
It's not used as a verb.
405
1030710
2010
Nie jest używane jako czasownik.
17:12
It's used as a imperative.
406
1032720
1830
Używa się go jako imperatywu.
17:14
When you say, "Wait, just hold your horses."
407
1034550
2850
Kiedy mówisz: „Poczekaj, po prostu wstrzymaj konie”.
17:17
So whenever somebody...
408
1037400
1860
Zatem zawsze, gdy ktoś…
17:19
You're in a meeting
409
1039260
870
Jesteś na spotkaniu
17:20
and somebody has an idea and says, "Let's do this."
410
1040130
3780
i ktoś ma pomysł i mówi: „Zróbmy to”.
17:23
And you say, "Hold your horses.
411
1043910
3330
A ty mówisz: „Wstrzymaj konie.
17:27
We need to think carefully first."
412
1047240
2460
Najpierw musimy się dokładnie zastanowić”.
17:29
Wait, right?
413
1049700
1140
Czekaj, prawda? Nie
17:30
Hold your horses.
414
1050840
1380
tak prędko.
17:32
It's another nice...
415
1052220
1620
To kolejny miły...
17:33
Oops.
416
1053840
833
Ups.
17:34
Another nice idiom, subliminal advertising. (laughs)
417
1054673
2527
Kolejny fajny idiom, reklama podprogowa. (śmiech)
17:37
Excuse me.
418
1057200
1140
Przepraszam.
17:38
Hold your horses, wait.
419
1058340
1653
Wstrzymaj konie, poczekaj.
17:41
The other one put the cart before the horse.
420
1061790
2490
Drugi postawił wóz przed koniem.
17:44
So that's it.
421
1064280
1620
Więc to jest to.
17:45
So excellent, we've got all of them there.
422
1065900
1950
Tak doskonale, że mamy je wszystkie. Mamy
17:47
We've got totally bum, bum, bum, bum.
423
1067850
3090
totalny bum, bum, bum, bum.
17:50
We've got to be on autopilot, number one.
424
1070940
3030
Musimy działać na autopilocie, numer jeden.
17:53
To open a Pandora's box, number two.
425
1073970
2910
Aby otworzyć puszkę Pandory, numer dwa.
17:56
A slippery slope, number three.
426
1076880
2460
Śliskie zbocze, numer trzy.
17:59
And to put the cart before the horse, number four.
427
1079340
4530
I postawić wóz przed koniem, numer cztery.
18:03
And these are your idioms for today.
428
1083870
5000
A to są wasze idiomy na dzisiaj.
18:10
(gentle upbeat music)
429
1090216
3167
(delikatna, optymistyczna muzyka)

Original video on YouTube.com
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7